MongoDB学习笔记（基础操作篇）

一、MongoDB相关概念

1.1 MongoDB相关概念

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

解释：“三高”需求：

High performance - 对数据库高并发读写的需求。
Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

而MongoDB可应对“三高”需求。

具体的应用场景如：

社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。

这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：

数据量大
写入操作频繁（读写都很频繁）
价值较低的数据，对事务性要求不高

对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。

什么时候选择 MongoDB

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：

应用不需要事务及复杂 join 支持

新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发

应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）

应用需要TB甚至 PB 级别数据存储

应用发展迅速，需要能快速水平扩展

应用要求存储的数据不丢失

应用需要99.999%高可用

应用需要大量的地理位置查询、文本查询

如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

思考：如果用MySQL呢？

答：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）

1.2 MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最

像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（fifield:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认

为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

1.3 体系结构

MySQL和MongoDB对比

1.4 数据模型

MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。

BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。

1.5 MongoDB 的特点

MongoDB主要有如下特点：

高性能：

MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。

索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）
高可用性：

MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
高扩展性：

MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。

分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）
丰富的查询支持：

MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。

二、环境安装

三、基本常用命令

3.1 案例需求

存放文章评论的数据存放到MongoDB中，数据结构参考如下：

数据库：articledb

3.2 数据库操作

3.2.1 选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式：use 数据库名称

查看有权限查看的所有的数据库命令：show dbs 或 show databases

注意 : 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

查看当前正在使用的数据库命令:db

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。

有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

admin：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
confifig: 当Mongo用于分片设置时，confifig数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

3.2.2 数据库的删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下：db.dropDatabase() 提示：主要用来删除已经持久化的数据库

3.3 集合操作

集合，类似关系型数据库中的表。

可以显示的创建，也可以隐式的创建。

3.3.1 集合的显式创建（了解）

基本语法格式：db.createCollection(name)

参数说明： name: 要创建的集合名称

查看当前库中的表：show tables命令 show collections 或 show tables

3.3.2 集合的隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。

详见文档的插入章节。

提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

3.3.3 集合的删除

集合删除语法格式如下：db.collection.drop() 或 db.集合.drop()

返回值

如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

例如：要删除mycollection集合 db.mycollection.drop()

3.4 文档基本CRUD

文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

3.4.1 文档的插入

（1）单个文档插入

使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert( <document or array of documents>, { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> } )

【示例】

要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明 媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

提示：

1）comment集合如果不存在，则会隐式创建

2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。

3）插入当前日期使用 new Date()

4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值

5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

执行后，如下，说明插入一个数据成功了。WriteResult({ "nInserted" : 1 })

注意：

文档中的键/值对是有序的。

文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。

MongoDB区分类型和大小写。

MongoDB的文档不能有重复的键。

文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

（2）批量插入

db.collection.insertMany( [ <document 1> , <document 2>, ... ], { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> } )

提示：

插入时指定了 _id ，则主键就是该值。

如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。

因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如（了解）：

try { db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]); } catch (e) { print (e); }

3.4.2 文档的基本查询

查询数据的语法格式如下：db.collection.find(<query>, [projection])

（1）查询所有

如果我们要查询spit集合的所有文档，我们输入以下命令

db.comment.find() 或 db.comment.find({})

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。

如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。

db.comment.find({userid:'1003'})

如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用fifindOne命令来实现，语法和fifind一样。

如：查询用户编号是1003的记录，但只最多返回符合条件的第一条记录：

db.comment.findOne({userid:'1003'})

（2）投影查询（Projection Query）：

如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。

如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :

>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1}) { "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" } { "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }

默认 _id 会显示。

再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname

db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})

3.4.3 文档的更新

（1）覆盖的修改

如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了

（2）局部修改

为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

（3）批量的修改

更新所有用户为 1003 的用户的昵称为凯撒大帝。

//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录

（4）列值增长的修改

如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。

需求：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

3.4.4 删除文档

删除文档的语法结构：db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用:db.comment.remove({})

如果删除_id=1的记录，输入以下语句:db.comment.remove({_id:"1"})

3.5 文档的分页查询

3.5.1 统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下：db.collection.count(query, options)

（1）统计所有记录数：

统计comment集合的所有的记录数：db.comment.count()

（2）按条件统计记录数：

例如：统计userid为1003的记录条数:db.comment.count({userid:"1003"})

提示：默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数。

3.5.2 分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。

基本语法如下所示：db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

如果你想返回指定条数的记录，可以在fifind方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：

db.comment.find().limit(3)

skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0

db.comment.find().skip(3)

分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据:

//第一页 db.comment.find().skip(0).limit(2)
//第二页 db.comment.find().skip(2).limit(2)
//第三页 db.comment.find().skip(4).limit(2)

3.5.3 排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

语法如下所示：db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) 或 db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如：

对userid降序排列，并对访问量进行升序排列:db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})

提示：skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

3.6 文档的更多查询

3.6.1 正则的复杂条件查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：db.collection.find({field:/正则表达式/}) 或db.集合.find({字段:/正则表达式/})

提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法。

例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：db.comment.find({content:/开水/})

如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：db.comment.find({content:/^专家/})

3.6.2 比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询评论点赞数量大于700的记录

db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

3.6.3 包含查询

包含使用KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: ….find({userid:{in:[“1003”,“1004”]}}) `

不包含使用KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: ….find({userid:{nin:[“1003”,“1004”]}})`

3.6.4 条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相当于SQL的and）

格式为：$and:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同格式为：$or:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录 db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})

3.7 常用命令小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})

四、索引 Index

4.1 概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。

索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。

官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

了解：

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

4.2 索引的类型

4.2.1 单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

4.2.2 复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

4.2.3 其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

地理空间索引（Geospatial Index）

为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。

文本索引（Text Indexes）

MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

哈希索引（Hashed Indexes）

为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。

4.3 索引的管理操作

4.3.1 索引的查看

说明：返回一个集合中的所有索引的数组。db.collection.getIndexes()

默认_id索引：

MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。

注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。

4.3.2 索引的创建

说明：在集合上创建索引。 db.collection.createIndex(keys, options)

提示：

注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，

ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

（1）单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：

 db.comment.createIndex({userid:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 }

参数1：按升序创建索引

可以查看一下：db.comment.getIndexes()

（2）复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

 db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 2, "numIndexesAfter" : 3, "ok" : 1 }

4.3.3 索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引

一、指定索引的移除

语法：db.collection.dropIndex(index)

删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：db.comment.dropIndex({userid:1}) { "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

二、所有索引的移除

语法：db.collection.dropIndexes()

提示： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。

4.4 索引的使用

4.4.1 执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。

那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。

db.collection.find(query,options).explain(options)

4.4.2 涵盖的查询

当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。这些覆盖的查询可以非常有效。